title: Comparison of prediction methodology for binary traits through Monte-Carlo simulation.
abstract: The purpose of this study was to evaluate simple alternatives to threshold models within the framework of a mixed-model procedure. Four models-linear model, threshold model, normit-transformation and pseudo-linear model-were compared by Monte-Carlo computer simulation. The normit-transformation model was based on simple normit transformation within a subclass while taking into account binomial error. The simulation experiments were carried out with combinations of five subclass sizes (5, 15, 25, 35, 45), five heritabilities (0.05, 0.15, 0.25, 0.35, 0.45) and 100 replications for each experiment. The loss of accuracy in the prediction models based on binary response was greater than that in the linear model based on continuous records. The accuracy of the threshold model was superior to that of the normit-transformation model and the pseudo-linear model in all the experiments. But the difference in accuracy between the threshold model and the pseudo-linear model was small when the heritability was low and the subclass size was small, while the difference in accuracy between the threshold and the normit transformation was small when the subclass size was large. ZUSAMMENFASSUNG: Vergleich von Michmodell-Voraussagen mittels Monte-Carlo Simulation Die Absicht dieser Untersuchung war die Bewertung einfacher Alternativen für Schwellenwert-Modelle im Rahmen von Mischmodell Methoden. Folgende vier Modelle wurden untersucht: Lineares, Schwellenwert, Normittransformation und pseudo-lineares Modell wurden mittels Monte-Carlo Computersimulation verglichen. Das Normittransformationsmodell beruhte auf einfachen Normittransformation innerhalb einer Unterklasse unter Berücksichtigung des binomialen Fehlers. Die Simulationsexperimente wurden mit fünf Unterklassen-Größen (5, 15, 25, 35, 45), fünf Heritabilitäten (0,05, 0,15, 0,25, 0,35, 0,45) und 100 Wiederholungen für jeden Versuch durchgeführt. Der Genauigkeitsverlust in den Modellen für binäre Ergebnisse war größer als in linearen Modellen mit kontinuierlichen Daten. Die Genauigkeit des Schwellenwert-Modells war der Normittransformation und dem pseudo-linearen Modell in alien Untersuchungen überlegen. Bei geringem h(2) und kleinen Unterklassen war die Genauigkeitsdifferenz zwischen Schwellenwert- und pseudolinearem Modell klein, ebenso wie die zwischen ersterem und Normittransformation bei großen Unterklassen.
authors.affiliation: The Faculty of Agriculture, Okayama University, Okayama City, Japan.
authors.forename: T
authors.initials: T
authors.lastname: Oikawa
authors.forename: K
authors.initials: K
authors.lastname: Sato